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数据仓库模型全景

维度表用于对事实表的补充说明,描述和还原事实发生时的场景,如电商订单中定义用户、商品、地址、时间、促销5个维度,通过这5个维度还原订单发生时的场景,什么人在什么时间在什么地方购买了什么商品,以及购买该商品的促销方式...前面讲了数据仓库的价值、构建思路、实例,完成数据仓库的概念、逻辑、物理模型设计后,数仓的产品选型也是需要考虑的部分,根据数据存储量、查询效率、并发能力可以选用MPP数仓和基于Hadoop的分布式数仓等...一、MPP还是Hadoop 这里继续用之前用到的图讲解,数据仓库的特性是处理温数据和冷数据,面向业务分析提供偏于离线分析能力,因此一般选用Hadoop+MPP数仓结合的解决方法,Hive能够提供大批量历史数据的存储计算能力...,Hbase能够提供半结构化文档的快速检索能力,MPP能够提供强大高压缩比基础上的快速查询能力; 二、MPP数仓特性 在MPP解决方案中目前我已接触过的是vertica和GP,在teradata实习期间没有用到...td数仓; 数仓的特性是大批量的查询和索引,少量的改查工作,MPP (Massively Parallel Processing),即大规模并行处理数据库的一般特性: ① 列式存储意味着高压缩比、高IO

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    Hadoop vs MPP

    因此那时选型非常简单:当你分析的数据库大小达到5-7TB时,我们只需要启动一个 MPP 迁移项目,迁移到一种成熟的企业 MPP 解决方案即可。...随着 Hadoop 越来越流行,MPP 数据库开始受到冷落。...许多供应商都将 Hadoop 定位为替代传统数据仓库,这意味着可以替代 MPP 解决方案。 ? 那么什么是 MPPMPP 表示大规模并行处理,网格的所有独立节点都参与协调计算,这就是网格计算的方法。...与 MPP 一样,尝试在执行阶段之间流式传输数据以加快处理速度。但是它也结合了这些解决方案的缺点,速度不如 MPP,稳定和可扩展性不如 MapReduce。...仅使用供应商提供的工具 与介绍的任何开源工具(Spark,Samza,Tachyon等)兼容 解决方案实施复杂度 中等 高 有了所有这些信息,我们就可以得出结论,为什么 Hadoop 不能完全替代传统企业数据仓库

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    数据仓库构建方法论和简单实践

    维度表用于对事实表的补充说明,描述和还原事实发生时的场景,如电商订单中定义用户、商品、地址、时间、促销5个维度,通过这5个维度还原订单发生时的场景,什么人在什么时间在什么地方购买了什么商品,以及购买该商品的促销方式...前面讲了数据仓库的价值、构建思路、实例,完成数据仓库的概念、逻辑、物理模型设计后,数仓的产品选型也是需要考虑的部分,根据数据存储量、查询效率、并发能力可以选用MPP数仓和基于Hadoop的分布式数仓等...一、MPP还是Hadoop 这里继续用之前用到的图讲解,数据仓库的特性是处理温数据和冷数据,面向业务分析提供偏于离线分析能力,因此一般选用Hadoop+MPP数仓结合的解决方法,Hive能够提供大批量历史数据的存储计算能力...,Hbase能够提供半结构化文档的快速检索能力,MPP能够提供强大高压缩比基础上的快速查询能力; 二、MPP数仓特性 在MPP解决方案中目前我已接触过的是vertica和GP,在teradata实习期间没有用到...td数仓; 数仓的特性是大批量的查询和索引,少量的改查工作,MPP (Massively Parallel Processing),即大规模并行处理数据库的一般特性: ① 列式存储意味着高压缩比、高IO

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    MPP DB技术分类

    随着数据量的增大,传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理,数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。...而在MPP服务器中,每个节点只访问本地内存,不存在异地内存访问的问题。 5.数据仓库的选择 哪种服务器更加适应数据仓库环境?这需要从数据仓库环境本身的负载特征入手。...众所周知,典型的数据仓库环境具有大量复杂的数据处理和综合分析,要求系统具有很高的I/O处理能力,并且存储系统需要提供足够的I/O带宽与之匹配。...显然,适应数据仓库环境的MPP服务器,其节点互联网络的I/O性能应该非常突出,这样才能充分发挥整个系统的性能。...6.MPP数据仓库架构分类 前面讲到MPP架构非常复杂,通常用到数据库系统来屏蔽节点间的负载平衡和调度的复杂性。

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    Batch、MPP、Cube 和 Hadoop

    MPP MPP (Massively Parallel Processing),即大规模并行处理,在数据库非共享集群中,每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统,业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上...MPP数据库适合存储高密度价值数据,并且是长期存储和多次使用,所以MPP并行数据库会花大量经历在Load阶段,把数据处理成适合分析格式。...单独worker看,性能不及MPP,但是胜在scalability优异,几百个节点是没问题的,在集群性上远胜MPP。...MPP VS Hadoop 原文:https://www.zhihu.com/question/27589901/answer/52144108 MPP和SQL on Hadoop的最大区别就在于...在Scalability方面,MPP相较Hadoop类系统要差,依赖于定制硬件,而且没有可靠的开源实现。

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    MPP技术的优势与严重缺陷

    MPP架构通常用于处理海量数据的应用程序,如数据仓库、商业智能和大数据分析。 MPP常见的发力场景是数据仓库。...在数据仓库中,MPP架构意味着数据库服务被部署在多个节点中,共同完成存储、分析计算任务。 常见的开源MPP数据仓库包括: 1. Apache HAWQ 2. Apache MADlib 3....它主要的优势在于: MPP数据仓库通常能够提供更高的性能和较低的查询延迟,可以在更短的时间内处理大量数据。 MPP数据仓库对于结构化数据的支持更加成熟,适用于需要对事务性数据进行复杂分析的场景。...MPP数据仓库通常拥有更完整、更可靠的数据管理和安全性能,可以保证数据的一致性和可靠性。...那么MPP的常见的缺陷就能推出: MPP数据仓库通常需要更多的硬件资源和投资,价格较高,不适合所有的企业规模和预算。 MPP数据仓库的部署和维护需要更专业的技术人员,技术门槛相对较高。

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    大数据之数据仓库面试题

    例如:促销范围事实表。通常销售事实表可以回答如促销商品的销售情况,但是对于那些没有销售出去的促销商品没法回答。这时,通过建立促销范围事实表,将商场需要促销的商品单独建立事实表保存。...然后,通过这个促销范围事实表和销售事实表即可得出哪些促销商品没有销售出去。这样的促销范围事实表只是用来说明促销活动的范围,其中没有任何事实度量。...例如:促销范围事实表。 数仓架构为什么要分层?...高速响应、灵活交互、多维分析 OLAP分类 存储类型分类 ROLAP(RelationalOLAP) MOLAP(MultimensionalOLAP) HOLAP(HybridOLAP) 处理类型分类 MPP...架构 搜索引擎架构 预处理架构 开源OLAP解决方案 Persto、SparkSQL、Impala等MPP架构和ROLAP的引擎 Druid和Kylin等预处理架构和MOLAP的引擎 ES这种搜索引擎架构

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    一篇并不起眼的数据仓库面试题

    例如:促销范围事实表。通常销售事实表可以回答如促销商品的销售情况,但是对于那些没有销售出去的促销商品没法回答。这时,通过建立促销范围事实表,将商场需要促销的商品单独建立事实表保存。...然后,通过这个促销范围事实表和销售事实表即可得出哪些促销商品没有销售出去。这样的促销范围事实表只是用来说明促销活动的范围,其中没有任何事实度量。...例如:促销范围事实表。 数仓架构为什么要分层?...高速响应、灵活交互、多维分析 OLAP分类 存储类型分类 ROLAP(RelationalOLAP) MOLAP(MultimensionalOLAP) HOLAP(HybridOLAP) 处理类型分类 MPP...解决方案 《你需要的不是实时数仓 | 你需要的是一款强大的OLAP数据库(上)》 《你需要的不是实时数仓 | 你需要的是一款强大的OLAP数据库(下)》 Persto、SparkSQL、Impala等MPP

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    天津农商银行数据仓库Netezza替换项目:单一来源 GBase 8a MPP Cluster

    2021年8月17日,天津农商银行发布《数据仓库Netezza替换项目-国产化数据库软件项目》单一来源采购的公示: 拟采购内容:采购数据库集群系统 GBase 8a MPP Cluster软件 拟采购供应商名称...2021年8月10日,天津农商银行发布《数据仓库迁移项目》单一来源采购的公示: 拟采购内容:数据仓库迁移 拟采购供应商名称:中电金信软件有限公司 申请理由:我行数据仓库系统初期建设、后期维护、系统优化等...为保证系统架构、数据架构、模型设计、实施工艺等一致性,减少数据仓库迁移项目风险、时间投入,我行将与中电金信软件有限公司进行单一来源采购。

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    构建实时数仓 - 当 TiDB 偶遇 Pravega

    数据仓库是公司数据发展到一定规模后必然需要提供的一种基础服务,也是“数据智能”建设的基础环节。...[v2-7fc8a8c6c0c2c6cad402e6c41b6bf248_1440w.png] 在一些订单交易系统,可能因为促销活动在短时间内迅速达到业务高峰。...很多时候,当我们刚刚选定一套架构模型的时候,数据仓库的技术栈仍在高速迭代。我们无法预测到 Lambda,Kappa之后会出现什么样的技术架构,但可以通过现在的架构窥探一二。...一般来说,我们可以将实时数仓划分为四个部分:实时数据采集端,数据仓库存储层,实时计算层,实时应用层。...当 MPP 模式开启后,TiDB 会通过代价决策是否应该交由 MPP 框架进行计算。

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